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基于深度模型的商品描述文案生成 被引量:1
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作者 王倩影 邓亚男 《信息技术与信息化》 2021年第11期28-31,共4页
针对人工文案的写作效率无法与新产品的增长速度相匹配的问题,提出了利用基于编码器-解码器的神经网络模型来自动生成文案的方法。首先以Seq2seq+attention为基础结构模型,其次在该模型中加入了Pointer Generator网络,最后在模型的损失... 针对人工文案的写作效率无法与新产品的增长速度相匹配的问题,提出了利用基于编码器-解码器的神经网络模型来自动生成文案的方法。首先以Seq2seq+attention为基础结构模型,其次在该模型中加入了Pointer Generator网络,最后在模型的损失函数中引入Coverage Loss。结果显示该算法相比于原始的Seq2seq+att模型在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L评测函数中得分均有所提升。说明此模型提高了文案生成结果的可读性及准确性。 展开更多
关键词 商品描述文案生成 注意力机制 Seq2seq+att coverage loss 指针生成网络
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